IT之家 1 月 10 日消息，据新华社今日报道，北京大学科研团队在计算技术领域取得一项重要突破，其创造的一种全新计算架构有望显著提升傅里叶变换等基础运算的效率，并为人工智能等前沿领域的硬件发展提供新路径。相关研究成果已于 1 月 9 日发表在《自然-电子学》上。
IT之家注：傅里叶变换是一种在科学与工程领域应用极其广泛的数学工具，它能够将声音、图像等复杂信号分解为不同频率的组成成分，被誉为信号处理的“翻译器”。
随着人工智能、自动驾驶、脑机接口等新兴技术的快速发展，对计算硬件执行此类基础运算的速度和能效提出了越来越高的要求。然而，当前主流的硅基芯片经过数十年的发展，其性能提升正逐渐逼近物理极限。以忆阻器、光电器件等为代表的后摩尔时代新型器件，因其独特的物理特性而被视为打破算力瓶颈的潜在突破口。但一个关键的制约在于，这些新器件往往只能支持单一或有限种类的计算模式，难以灵活应对实际应用中多样化的计算需求，导致其强大潜力难以充分发挥，如同无法高效“跑起来”。
针对这一核心挑战，由北京大学人工智能研究院研究员陶耀宇、集成电路学院教授杨玉超等人组成的科研团队，设计并实现了一种多物理域融合的计算架构。该架构的核心创新在于，将两种特性互补的后摩尔新器件 ——“易失性氧化钒器件”与“非易失性氧化钒 / 铪器件”—— 进行了系统集成。氧化钒器件适合用于频率的生成与动态调控，而氧化钒 / 铪器件则具有存算一体的优势。通过这种集成，研究团队成功构建了能够高效执行傅里叶变换的硬件系统。
研究人员介绍，这种新架构允许不同的计算任务在其最适合的物理域中进行，例如电流域、电荷域或光域，从而实现了更高的计算效率。实验结果表明，集成后的系统在保证计算精度并降低功耗的前提下，将傅里叶变换的运算速度从当前基准的每秒约 1300 亿次大幅提升至每秒约 5000 亿次，算力提升了近四倍。这意味着，该技术为解决后摩尔新器件“算子谱系”狭窄的问题提供了一种可行的思路，即通过多器件、多物理域的协同，使硬件平台能够同时支持多种计算方式。
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